什么是分布式系统

分布式系统基础考试（答案见尾页）一、选择题1. 分布式系统的定义是什么？A. 由多个计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协调B. 一个提供分布式服务的计算机系统C. 一种软件技术，使得应用程序可以跨多个硬件和操作系统运行D. 一种允许多个用户同时访问和操作的系统2. 分布式系统中的“分布式”一词的含义是什么？A. 多个系统独立运行B. 数据存储在多个位置C. 系统具有高可用性和容错性D. 所有节点都可以独立完成任务3. 分布式系统的核心特性是什么？A. 并发性B. 透明性C. 可伸缩性D. 容错性4. 分布式系统中的节点可以是哪种类型？A. 服务器B. 桌面电脑C. 移动设备D. 所有这些都可能5. 分布式系统中的通信协议有哪些？A. HTTPB. TCP/IPC. UDPD. 所有这些都可能6. 分布式系统中的数据一致性是指什么？A. 所有节点上的数据完全相同B. 所有节点上的数据保持同步更新C. 所有节点上的数据在某个时间点相同D. 所有节点上的数据可以不同7. 分布式系统中的负载均衡是什么？A. 将请求平均分配到多个服务器B. 将流量限制到单个服务器C. 将流量分散到多个服务器D. 将流量全部转发到单个服务器8. 分布式系统中的复制是什么？A. 在多个节点上创建数据的副本B. 将数据存储在远程位置C. 将数据加密D. 将数据存储在本地9. 分布式系统中的CAP理论指的是什么？A. 一致性、可用性和分区容错性之间的权衡B. 一致性、可用性和性能之间的权衡C. 一致性、可用性和可伸缩性之间的权衡D. 一致性、可用性和安全性之间的权衡10. 分布式系统中的分布式事务是什么？A. 一种需要在多个节点上同步执行的事务B. 一种可以在多个节点上并行执行的事务C. 一种不能在多个节点上同步执行的事务D. 一种可以在多个节点上同步执行但不需要一致性的事务11. 分布式系统的定义是什么？A. 一组独立的计算机通过网络进行通信和协作B. 一个硬件和软件的组合，能够在多个处理器上运行C. 一个提供分布式服务的互联网D. 一个由多个服务器组成的系统，每个服务器都有自己的资源12. 分布式系统中的“分布式”一词意味着什么？A. 多个系统组件位于不同的地理位置B. 多个系统组件共同工作以完成一项任务C. 多个系统组件独立地运行并相互通信D. 多个系统组件共享数据和资源13. 分布式系统中的节点可以是哪种类型？A. 主节点B. 从节点C. 客户端D. 所有类型的节点14. 分布式系统中的数据复制是为了什么目的？A. 提高系统性能B. 防止数据丢失C. 提高数据的可用性D. 保证数据的一致性15. 分布式系统中的负载均衡是一种什么技术？A. 将请求分配到多个服务器以优化性能B. 将流量限制到特定的服务器以避免拥塞C. 将客户端的请求直接路由到正确的服务器D. 使用一种算法来决定哪个服务器应该处理哪个请求16. 分布式系统中的共识算法是什么？A. 一种确保所有节点对数据的一致性达成一致的技术B. 一种用于同步不同节点之间的数据状态的技术C. 一种用于检测和处理网络延迟的技术D. 一种用于管理分布式系统中的故障的技术17. 分布式系统中的容错机制是什么？A. 一种确保系统在部分组件失败时仍能正常运行的技术B. 一种用于检测和修复系统错误的技术C. 一种用于保护系统免受恶意攻击的技术D. 一种用于限制系统中的用户数量的技术18. 分布式系统中的数据分片是什么？A. 将数据分割成小块以便于存储在不同的位置B. 将数据分割成小块以便于在不同的硬件设备上存储C. 将数据分割成小块以便于在不同的网络上进行传输D. 将数据分割成小块以便于在不同的时间点进行访问19. 分布式系统中的消息传递机制是什么？A. 一种用于在节点之间传递消息的技术B. 一种用于在节点之间同步数据的技术C. 一种用于在节点之间交换数据的技术D. 一种用于在节点之间协调任务的技术20. 分布式系统中的安全性是指什么？A. 保护系统免受未经授权的访问B. 保护系统免受未经授权的修改C. 保护系统免受未经授权的数据泄露D. 保护系统免受所有上述威胁21. 分布式系统的定义是什么？A. 一组计算机通过互联网进行通信和协调的系统B. 一个硬件和软件集合，能够在有限时间内处理大量数据C. 一个提供分布式服务的互联网系统D. 一种允许多个用户访问和共享资源的网络架构22. 分布式系统中的“分布式”一词意味着什么？A. 多个系统独立运行B. 数据存储在多个位置C. 系统具有高可用性和可扩展性D. 所有节点共同工作以完成特定任务23. 分布式系统的核心特性包括哪些？A. 可靠性B. 可用性C. 并发性D. 容错性24. 在分布式系统中，通常使用哪种通信协议？A. HTTPB. TCP/IPC. UDPD. ICMP25. 分布式系统中的“容错性”是什么意思？A. 系统在部分组件失败时仍能继续运行的能力B. 系统能够自动恢复丢失的数据或进程的能力C. 系统能够自我调整以避免单点故障的能力D. 系统能够确保所有节点之间的同步性26. 分布式数据库的概念是什么？A. 一个包含多个数据副本的数据库，以提高数据可用性和性能B. 一个只有一个数据副本的数据库C. 一个动态调整数据分布的数据库D. 一个支持实时数据更新的数据库27. 分布式系统的设计原则之一是什么？A. 高度集权B. 高度分散C. 高度可伸缩性28. 在分布式系统中，什么是“微服务”？A. 一种特定的编程风格或架构模式，其中应用程序被拆分成一系列小型服务B. 一种分布式系统的实现技术C. 一种单一的、集中的服务D. 一种特定的数据存储技术29. 分布式系统中的“同步”和“异步”有什么区别？A. 同步是指多个进程或线程在同一时间访问同一资源B. 异步是指多个进程或线程在不同的时间访问同一资源C. 同步通常用于需要数据一致性的场景D. 异步通常用于需要提高系统性能的场景30. 分布式系统的发展历程及其在不同领域中的应用有哪些？A. 分布式系统的发展始于20世纪80年代B. 分布式系统广泛应用于大数据处理、云计算、物联网等领域C. 分布式系统的发展受到了计算机网络技术的影响D. 分布式系统是现代计算机系统的基本组成部分31. 分布式系统的定义是什么？A. 一组通过网络进行通信的计算机系统B. 一个硬件和软件的组合，可以在多个位置进行数据处理和存储C. 一种允许多个服务器共享资源和数据的系统D. 一种设计用于处理大量数据并保证数据一致性的系统32. 分布式系统中的“分布式”一词意味着什么？A. 多个系统独立运行B. 资源共享C. 数据备份D. 所有这些都正确33. 分布式系统的核心特性是什么？B. 高可用性C. 任务无关性D. 资源共享34. 分布式系统中的“并发”是指什么？A. 同时执行多个任务B. 同时访问同一资源C. 同时处理多个数据流D. 同时修改数据库35. 以下哪个选项不是分布式系统中的常见同步问题？A. 机器之间的网络延迟B. 任务执行的先后顺序C. 共享资源的访问冲突D. 数据一致性问题36. 分布式系统中的“透明性”是指什么？A. 用户感觉好像所有的系统组件都在本地运行B. 系统管理员可以远程管理所有组件C. 应用程序的数据和代码在主机之间是可移植的D. 所有这些都正确37. 以下哪个分布式算法不是CAP定理中提到的？A. 客户端-服务器算法B. 一致性算法C. 分区容错算法D. 内容分发算法38. 分布式系统中的“分区容错”是什么意思？A. 在网络故障时，系统仍然可以运行B. 在网络分区时，系统能够继续运行C. 在网络拥堵时，系统仍然可以运行D. 在网络配置错误时，系统能够继续运行39. 以下哪个选项不是分布式系统中的常见性能指标？A. 响应时间B. 可扩展性C. 容错性D. 资源利用率40. 分布式系统与传统集中式系统的最大区别是什么？A. 可靠性更高B. 可伸缩性更好C. 无需依赖中央控制点D. 所有这些都正确二、问答题1. 什么是分布式系统？请简述其基本特性。

分布式控制系统的设计和实现随着科技的不断发展和普及，分布式控制系统已经逐渐成为了现代企业和科研机构中不可或缺的技术之一。

那么，什么是分布式控制系统？分布式控制系统是指网络化、分散化的控制系统，由多个控制器和多个执行机构构成，这些控制器和执行机构可以分散在不同的地点上。

在分布式控制系统中，各个控制器通过网络相互连接，实现对整个系统的协调控制，从而达到优化系统性能的目的。

在分布式控制系统的设计过程中，需要考虑多个方面的因素。

首先，需要考虑系统的安全性和可靠性。

在当今社会，信息的安全问题已经成为了人们非常关注的问题之一。

对于分布式控制系统来说，信息的安全性尤为重要，因为系统中的数据和指令是通过网络传输的，容易被黑客攻击和窃取。

因此，在设计分布式控制系统时，需要采取一系列措施来保证数据和指令的安全传输，比如采用数据加密技术、建立防火墙等。

其次，需要考虑系统的实时性和可扩展性。

由于分布式控制系统中各个执行机构分散在不同的地方，因此需要通过网络实时传输数据和指令，使得各个执行机构能够准确地执行任务。

同时，如果系统需要扩展，需要增加执行机构或控制器，都需要保证系统的实时性和稳定性不受影响。

另外，还需要考虑系统的可配置性和可维护性。

在分布式控制系统中，不同的执行机构可能需要不同的配置参数和参数设置，因此需要提供相应的配置界面和配置工具，使得用户能够方便地对系统进行设置和配置。

同时，由于系统中可能存在硬件故障或网络故障等问题，因此需要提供相应的维护工具和故障排除工具，以便用户及时排除故障并进行系统维护。

在分布式控制系统的实现过程中，需要采用一系列技术来实现分布式控制系统的各个方面功能。

首先，需要采用网络技术来实现分布式控制系统中各个执行机构和控制器之间的通信，比如采用TCP/IP协议来实现数据的传输和通信。

其次，需要采用编程语言和编译器来实现分布式控制系统的编程和开发，比如采用C++语言和相关编译器来开发和编译分布式控制系统的程序。

分布式系统拓扑结构随着现代科技的发展，分布式系统在各个领域中得到广泛应用。

分布式系统是由一组相互连接的计算机或物理设备组成的，这些设备分布在不同的地理位置上，共同协作完成任务。

而这些设备之间的连接结构就是分布式系统的拓扑结构。

本文将介绍分布式系统的拓扑结构，包括常见的结构类型以及相应的特点和应用。

首先，我们来了解一下分布式系统的基本概念。

分布式系统是由多个自治的计算机组成的，这些计算机通过网络相互通信和协作，共同完成任务。

分布式系统具有高可靠性、高性能和可扩展性的特点，能够满足大规模计算和数据处理的需求。

在分布式系统中，拓扑结构起到了重要的作用。

拓扑结构决定了系统中各个节点之间的连接方式和通信方式，对系统的灵活性、可靠性和性能都有很大影响。

下面我们来介绍几种常见的分布式系统拓扑结构。

首先是星形拓扑结构。

星形拓扑结构是指所有的节点都直接连接到一个中央节点上，中央节点负责协调所有节点之间的通信。

星形拓扑结构简单明了，易于管理和维护，但中央节点成为了单点故障，一旦中央节点出现故障，整个系统就会瘫痪。

接下来是总线型拓扑结构。

总线型拓扑结构是所有的节点都连接到同一个总线上，节点通过总线进行通信。

总线型拓扑结构的优点是成本低廉，但当总线出现故障时，整个系统就无法正常工作。

此外，还有环形拓扑结构。

环形拓扑结构是将所有的节点按照环的形式连接起来，每个节点只与相邻的节点进行通信。

环形拓扑结构的优点是可以充分利用带宽，但节点的加入和退出比较困难，一旦环中某个节点出现故障，整个环就会受到影响。

最后是树型拓扑结构。

树型拓扑结构是将所有的节点按照树的结构连接起来，根节点连接到几个子节点，子节点再分别连接到更多的子节点。

树型拓扑结构能够有效地组织节点之间的通信，但当根节点或重要的中间节点出现故障时，整个系统的可用性会受到影响。

除了以上几种常见的拓扑结构，还有更复杂的拓扑结构，如蜂窝型、网状型等。

这些拓扑结构的选择应根据具体的应用场景和需求进行，以实现系统的高效运作和可靠性。

分布式对象中间件的概念通俗理解分布式对象中间件的概念通俗理解1. 了解分布式系统在现代科技的发展中，分布式系统变得越来越常见和重要。

简单来说，分布式系统是指由多个独立计算机或节点组成的一个网络，这些节点协同工作来完成一个统一的目标或任务。

分布式系统具有高可用性、可扩展性和容错性等优势，使得其在大规模数据处理、云计算和物联网等领域得到了广泛应用。

2. 什么是分布式对象中间件在分布式系统中，分布式对象中间件（Distributed Object Middleware，简称DOM）起到了至关重要的作用。

DOM是一种软件层，它为分布式系统中的不同计算机之间的通信和协作提供了便利。

DOM允许开发人员将应用程序中的对象分布在不同的计算机上，并通过网络进行交互和通信，就像这些对象存在于同一台计算机上一样。

3. DOM的工作原理DOM的工作原理可以简单概括为三个主要步骤：对象请求、对象定位和对象交互。

客户端发起一个请求，请求某个特定对象的服务或操作。

这个请求通过网络传输到分布式系统中。

接下来，DOM利用一种称为对象定位技术的方法，将请求导向正确的计算机或节点，找到存储着所需对象的位置。

这可以通过利用在系统中注册的对象引用或标识符来实现。

找到对象所在的计算机后，DOM使客户端与对象进行交互。

这包括通过网络传输数据、调用对象的方法或操作等。

DOM负责处理底层的通信协议和远程过程调用（Remote Procedure Call，简称RPC）等细节，使得客户端和对象之间的交互看起来就像是在本地进行一样。

4. DOM的优势和应用DOM的使用带来了许多优势和好处。

DOM提供了一种透明的方式来组织和管理分布式系统中的对象。

开发人员可以像操作本地对象一样操作分布在不同计算机上的对象，简化了开发和维护的工作。

DOM在分布式系统中实现了透明的网络通信，使得不同计算机之间的通信变得简单和高效。

DOM屏蔽了网络通信细节，让开发人员专注于应用程序的业务逻辑。

分布式松耦合随着互联网的快速发展，分布式系统越来越被广泛应用于各个领域。

而在分布式系统中，松耦合是一个重要的概念和设计原则。

本文将从分布式系统的基本概念入手，详细解释松耦合的含义，并探讨在分布式系统中如何实现松耦合。

一、分布式系统的基本概念分布式系统是指由多个独立计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协调，共同完成一定的任务。

分布式系统的基本特点是资源共享、透明性和可靠性。

资源共享指的是分布式系统中各个计算机之间可以共享数据和服务；透明性指的是用户可以感知不到分布式系统的复杂性，就像使用单一计算机一样；可靠性指的是分布式系统可以通过冗余备份和自动故障恢复机制来保证系统的稳定性和可用性。

二、松耦合的含义松耦合是指分布式系统中各个组件之间的关联程度较低，即各个组件之间的依赖性较弱。

在松耦合的系统中，一个组件的变化不会对其他组件造成太大影响，从而提高系统的可维护性和可扩展性。

相反，紧耦合的系统中，组件之间的依赖性非常强，一个组件的变化会牵动整个系统，导致系统的可维护性和可扩展性较差。

三、松耦合的优势1. 提高系统的可维护性：由于各个组件之间的依赖性较低，当一个组件发生变化时，只需要修改该组件的代码，而不需要修改其他组件的代码。

这样可以大大降低系统的维护成本。

2. 提高系统的可扩展性：在松耦合的系统中，可以很方便地添加新的组件或者替换现有的组件，而无需对其他组件进行修改。

这样可以提高系统的灵活性和可扩展性。

3. 提高系统的可靠性：在松耦合的系统中，各个组件之间的故障不会波及整个系统，从而提高系统的容错性和可靠性。

当一个组件发生故障时，可以很容易地将其从系统中剔除，而不会影响其他组件的正常运行。

四、实现松耦合的方法1. 服务化架构：将系统中的各个功能模块封装成独立的服务，通过接口进行通信。

各个服务之间通过网络进行调用，彼此之间没有直接的依赖关系。

这样可以实现各个服务的独立部署和独立升级，提高系统的可维护性和可扩展性。

分布式系统概念和设计你肯定会问，这样的系统咋不容易乱套呢？嘿嘿，答案就在于协调。

就像咱们合力搬家时，大家都得知道自己该干啥，该搬哪儿去，这不就是分布式系统的核心——协调和同步。

每个节点（就是计算机啊，服务器啥的）各自忙碌，偏偏它们又得实时沟通，传递信息，确保每一环都不出错。

要不然，咱搬家搬到一半，结果沙发没搬，床倒是搬得老远。

举个更接地气的例子。

假设你和朋友们合伙开了一家餐馆，分工明确：你做厨师，A负责点单，B负责端菜，C负责收钱。

理想情况下，大家分工合作，餐馆运转得有条不紊。

可要是A突然记错了菜品，或者B没按顺序送菜，或者C搞丢了零钱，哎呀，这不就乱了套？同理，分布式系统也是这么玩的，它也有自己的“分工”，大家忙得不亦乐乎，可是只要有一个小错误，系统就有可能崩塌。

就是说，大家得保持同步。

而且呀，分布式系统可不是孤军作战的哦。

它就像一个大团体，时不时还得跟外界打交道。

比如说，你家餐馆突然接到外卖订单，系统就得立马处理这些外部请求，把所有的操作流程准确无误地完成。

咱们搬家的时候，不能只顾着搬自己家里的东西，外面邻居家的杂物也得管得着，不能把它们当成陌生人丢在一旁。

这种跨系统、跨平台的交流，也是分布式系统面临的一大挑战。

很多人可能会担心，系统那么复杂，出了问题怎么办？哎呀，分布式系统的另一个特点就是“容错”。

啥意思呢？就是如果某个节点（就是某台服务器或者计算机）突然罢工，系统还能继续运转，像极了咱们吃火锅，锅底烧干了，一锅菜总能换个锅继续煮。

也许大家都听说过“冗余”这个词，冗余就像是你搬家时偷偷多带几个帮手，万一一个人摔了跤，立马有替补上。

系统的冗余机制就是为了保证即使某个节点坏掉，整体运作还是能继续，避免大崩盘。

你看，分布式系统的设计真是门学问。

它要考虑好多东西：分布、协调、同步、容错，最重要的是高可用性。

比如你在网上买个东西，支付完毕后是不是会显示“支付成功”？那这就是分布式系统的功劳。

无论你是在地球的哪个角落，系统都会通过多个节点快速同步，把支付结果确认下来，确保你开心地收到购物信息。

如何进行分布式系统的软件测试分布式系统的软件测试是指对分布式系统中的软件进行测试，以确保系统的功能和性能符合预期。

随着分布式系统的广泛应用，开发人员越来越关注分布式系统的软件测试，以提高系统的可靠性和稳定性。

本文将介绍如何进行分布式系统的软件测试。

一、分布式系统的软件测试概述分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信和协调。

在分布式系统中，软件测试需要考虑到节点之间的通信和协作，以及系统的可扩展性和容错性。

分布式系统的软件测试主要包括功能测试、性能测试、稳定性测试和容错性测试等方面。

二、功能测试功能测试是分布式系统软件测试的基础，其目的是验证系统的基本功能是否正确。

在功能测试中，需要对系统的各个模块和组件进行单元测试和集成测试，以确保系统的各项功能符合预期。

1. 单元测试单元测试是对系统中的独立单元进行测试，例如模块、组件或者函数。

在分布式系统中，可以将各个模块独立测试，以确定各个模块的功能是否正常。

2. 集成测试集成测试是对系统中的多个模块或组件进行测试，验证它们之间的接口和协作是否正确。

在分布式系统中，需要测试节点之间的通信和协调机制，以确保系统在各种情况下能够正常工作。

三、性能测试性能测试是评估分布式系统的性能和可扩展性的一种测试方法。

在性能测试中，需要模拟出各种负载情况，测试系统在不同负载下的响应速度和资源利用率。

1. 负载测试负载测试是测试系统在正常负载、峰值负载或者超负荷情况下的性能。

通过模拟出真实的工作负载，可以评估系统在各种情况下的性能表现。

2. 压力测试压力测试是测试系统在高压力下的性能。

通过给系统加大负载，观察系统是否能够正常工作，是否会出现性能瓶颈或崩溃等问题。

四、稳定性测试稳定性测试是测试系统在长时间运行下的稳定性和可靠性。

在分布式系统中，需要测试系统能否长时间地运行，是否会出现内存泄漏、资源耗尽或者死锁等问题。

1. 长时间运行测试通过模拟系统的实际使用环境，让系统长时间运行，观察系统是否会出现内存泄漏、资源耗尽或者其他稳定性问题。

dist计算机术语在计算机科学和信息技术领域，DIST（Distributed Information Systems Technology）是一种用于描述分布式信息系统技术的术语。

分布式系统是一组通过网络连接的独立计算机节点，它们协同工作以完成特定的任务。

DIST技术提供了一种方法来管理和协调这些分布式系统的资源和操作，以实现高效的数据处理和通信。

DIST技术涵盖了许多关键概念和技术，以下是与DIST相关的一些重要术语和参考内容：1. 分布式系统：分布式系统是指由多个独立计算机节点组成的网络，这些节点通过通信网络相互连接并共享资源和任务。

2. 节点：节点是分布式系统中的独立计算机或设备，用于执行特定的任务，如处理数据、存储信息等。

3. 通信：在分布式系统中，节点之间通过网络进行通信，以实现数据传输、消息传递和协作。

4. 并行计算：并行计算是指使用多个处理单元同时执行任务，以提高系统的计算能力和性能。

在分布式系统中，节点可以并行处理任务，从而加快数据处理速度。

5. 数据一致性：在分布式系统中，节点之间共享和更新数据。

数据一致性是指各节点之间的数据副本保持同步和一致。

有关数据一致性的算法和技术包括Paxos算法、Raft算法等。

6. 容错性：容错性是分布式系统中的一个重要特性，指系统可以继续正常工作即使有一个或多个节点发生故障。

容错性实现也是DIST技术的核心之一。

7. 负载均衡：在分布式系统中，负载均衡是指将任务和资源合理地分配给各个节点，以实现系统的高效利用和性能优化。

有关负载均衡的算法和技术包括轮询、权重分配等。

8. 分布式数据库：分布式数据库是一种在分布式系统中存储和管理数据的技术。

它将数据分布在多个节点上，以提高数据的访问速度和可扩展性。

9. MapReduce：MapReduce是一种用于处理大规模数据的编程模型和计算框架。

它将大数据切分成小块，并将其分配给不同的节点进行处理，最后将结果汇总。

分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是指在多个计算机节点上分布存储和处理数据的系统。

随着大数据时代的到来，分布式数据系统在各个领域得到广泛应用。

数据采集是分布式数据系统的重要环节，它涉及到如何从不同的数据源中采集和整合数据。

本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统的基本概念和特点。

二、分布式数据系统的基本概念和特点1. 分布式数据系统的基本概念分布式数据系统是由多个计算机节点组成的系统，每一个节点都有自己的存储和计算能力。

节点之间通过网络进行通信和协作，实现数据的分布式存储和处理。

2. 分布式数据系统的特点（1）高可靠性：分布式数据系统通过数据的冗余存储和备份来保证系统的可靠性，即使某个节点发生故障，系统依然能够正常运行。

（2）高扩展性：分布式数据系统可以根据需求动态添加或者移除节点，以适应数据量和计算量的变化。

（3）高性能：分布式数据系统可以将数据和计算任务分布到多个节点上并行处理，提高系统的处理能力和响应速度。

三、数据采集方法数据采集是分布式数据系统中的重要环节，它涉及到从不同的数据源中采集和整合数据。

下面将介绍几种常见的数据采集方法。

1. 批量数据采集批量数据采集是指定时定量地从数据源中采集数据。

这种方法适合于数据量较大且更新频率较低的场景，例如每天从数据库中导出数据并加载到分布式数据系统中进行处理。

2. 实时数据采集实时数据采集是指将数据源中的数据实时地传输到分布式数据系统中。

这种方法适合于数据量较小且更新频率较高的场景，例如监控系统中的实时数据采集。

3. 增量数据采集增量数据采集是指只采集数据源中发生变化的部份数据。

这种方法可以减少数据采集的时间和资源消耗，提高数据采集的效率。

例如，通过监控数据库的日志来获取增量数据。

4. 数据抓取数据抓取是指通过网络爬虫等技术从网页或者API接口中提取数据。

这种方法适合于需要从互联网上获取数据的场景，例如舆情分析、新闻聚合等。

分布式事务常见面试题分布式事务是现代分布式系统中一个重要的话题，也是面试中较为常见的考点之一。

下面给出一些常见的关于分布式事务的面试题，以帮助你进一步了解和准备相关内容。

一、基础概念1. 什么是分布式系统？2. 什么是分布式事务？3. 传统关系型数据库中的事务是如何保证一致性的？4. 分布式事务与单机事务有何区别？二、分布式事务的实现方式1. 分布式事务的实现方式有哪些？2. 请分别介绍两阶段提交和三阶段提交协议。

3. 什么是本地消息表？4. 什么是可靠消息中间件？三、分布式事务的常见问题1. 分布式事务有哪些典型的问题？2. 分布式事务的最终一致性如何保证？3. 分布式事务的性能问题如何解决？4. 分布式事务的可扩展性如何提高？四、分布式事务的应用场景1. 什么样的应用场景适合使用分布式事务？2. 分布式事务在电子商务、支付系统等领域中的应用举例。

3. 分布式事务在微服务架构中的应用如何实现？五、分布式事务的发展趋势1. 目前主流的分布式事务解决方案有哪些？2. 基于容器化技术的分布式事务方案有哪些？3. 分布式事务的未来发展方向有哪些？六、你对分布式事务的理解和实践经验1. 你是如何理解分布式事务的一致性和可用性的？2. 请举一个你曾经遇到的涉及分布式事务的问题，并分享你是如何解决的。

3. 分布式事务中的数据一致性如何保证？4. 你在实际项目中如何选择和应用不同的分布式事务方案？以上面试题，涵盖了分布式事务的基础概念、实现方式、常见问题、应用场景、发展趋势等方面的内容。

在准备面试时，可以结合相关知识点进行复习和思考，以便能够给出清晰、全面的回答。

同时，也可根据具体面试岗位的要求，针对性地准备和深入研究相关内容，以展示自己的专业能力和实践经验。

祝你面试顺利！。

分布式基本概念 从这周开始深⼊学习Zookeeper，主要是看PAXOS到ZOOKEEPER分布式⼀致性理论与实践以及Zookeeper3.5的源码，在整个学习过程中会整理⼀些学习笔记。

分布式系统是⼀个硬件或者软件组件分布在不同⽹络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递来进⾏通信和协调的系统。

⼀个分布式系统通常具有以下特点：分布式：在空间上随意分布，对等性：组成分布式系统的所有节点都是对等的。

并发性缺乏全局时钟。

在分布式系统很难确定多个时间的顺序，原因就是分布式系统缺乏⼀个全局的时钟。

故障总是会发⽣。

分布式系统体系机构⾯对着诸多的难题和挑战：通信异常：分布式系统需要在各个节点之间进⾏⽹络通信，⽽⽹络本⾝是不可靠的。

⽹络分区：当⽹络由于发⽣异常情况，最终导致组成分布式系统的所有节点，只有部分节点之间能够进⾏通信，另⼀些节点则不能。

这种现象称为⽹络分区，俗称脑裂。

三态：分布式系统的每⼀次请求与响应存在特有的三态概念，即成功、失败、超时。

节点故障：指组成分布式系统的服务器节点出现的宕机或“僵死”现象。

从ACID到CAP/BASEACID 事务是由⼀系列对系统中数据进⾏访问与更新的操作所组成的⼀个程序执⾏逻辑单元，⼀个数据库事务具有以下四个特性：原⼦性（Atomicity）：指事务必须是⼀个原⼦的操作序列单元。

在执⾏过程中要么全部执⾏，要么全部不执⾏。

⼀致性（Consistency）：事务的执⾏不能破坏数据库的完整性和⼀致性，事务在执⾏前后数据库必须处于⼀致的状态。

隔离性（Isolation）：并发的事务是互相隔离的，⼀个事务的执⾏不能被其他事务⼲扰。

标准的SQL规范中，定义了4个事务隔离级别：Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read和Serializable。

MySQL的默认隔离级别是：RepeatableRead，Oracle的默认隔离级别是：READ COMMITTED。

cab分布式-回复什么是分布式系统？分布式系统是由多台独立的计算机组成的网络系统，这些计算机通过通信网络协同工作，共同完成任务。

与传统的中央集中式系统不同，分布式系统的计算机节点分布在不同的物理位置，彼此之间相互通信和协调，对外表现为一个整体。

分布式系统通常采用模块化的设计，每个模块负责完成特定的功能，通过消息传递或者远程过程调用等方式进行通信。

分布式系统的优势和挑战分布式系统带来了许多优势，首先是高性能和高可用性。

由于任务被分散到多个计算机上处理，分布式系统能够并行执行多个任务，从而显著提高了系统的处理能力和响应速度。

同时，分布式系统能够通过冗余和备份机制提高系统的可靠性和容错能力，即使某个节点发生故障，系统仍然可以继续运行。

此外，分布式系统还具有扩展性和灵活性，可以根据需求增加或减少计算资源，以适应不同规模和负载的需求。

然而，分布式系统也面临着一些挑战。

首先是通信开销和网络延迟。

由于节点分布在不同的位置，节点之间的通信需要通过网络进行，这会引入一定的通信开销和延迟。

另外，分布式系统还需要处理节点故障、数据一致性和并发控制等问题，这些都增加了系统的复杂性。

此外，由于节点分布在不同的地理位置，系统间隔离、数据安全和隐私保护也成为了挑战。

常见的分布式系统模型在实际应用中，有许多常见的分布式系统模型被广泛应用。

其中较为典型的模型包括：主从模型、对等模型、客户端-服务器模型和消息队列模型。

主从模型是最常见的分布式系统模型之一。

在这种模型中，有一个主节点负责协调和控制其他从节点的工作。

主节点接收和分发任务，从节点执行任务并将结果返回给主节点。

主节点通常是一个集中的决策和调度中心，负责整个系统的一致性和可用性。

对等模型是指所有节点在系统中地位相同，互相协作完成任务。

对等模型的系统通常具有更好的扩展性和容错能力，因为每个节点都能够独立完成一部分任务。

对等模型常见的应用有P2P文件共享和区块链技术。

客户端-服务器模型是应用最广泛的分布式系统模型之一。

分布式指挥调度系统1.1分布式系统简介分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。

在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统。

系统拥有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态的分配任务，分散的物理和逻辑资源通过计算机网络实现信息交换。

系统中存在一个以全局的方式管理计算机资源的分布式操作系统。

通常，对用户来说，分布式系统只有一个模型或范型。

在操作系统之上有一层软件中间件（middleware）负责实现这个模型。

一个著名的分布式系统的例子是万维网（World Wide Web），在万维网中，所有的一切看起来就好像是一个文档（Web页面）一样。

正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。

因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。

内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。

透明性是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。

在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。

1.2分布式指挥调度系统分布式指挥调度系统与之前的两袋系统的最大差异就在于它的系统构成，整个系统在物理结构式进行了分散配置，这样看似好像增加了系统的复杂程度，但是大大增强了系统的灵活性和可靠性。

分布式指挥调度系统采用网络星型拓扑结构模式构建系统，如下图：在星型拓扑结构中，网络中的各个节点通过点到点的方式连接到一个中央节点（一般是集线器或者交换机）上，由该中央节点向目的节点传送信息。

中央节点执行集中式通信策略，因此中央节点相当复杂，其负担比各节点重的多。

在星型网中任何两个节点要进行通信都必须经过中央节点控制。

分布式拼接控制系统通常由以下四个部分组成：1、信号源输入处理节点：负责采集各种接口方式的信号并进行信号预处理，然后进行数据编码生成在以太网上传输的IP码流；2、显示输出处理节点：其进行数据解码和图像最终显示效果的处理；3、以太网交换机：它是整套系统的中心，起数据交互作用；4、控制管理软件，用户通过安装在控制服务器上的控制管理软件对各个处理器进行实时控制和管理；具体系统结构如下图：网络分布式拼接系统，顾名思义，全套系统以网络模式分布。

分布式原理分布式系统是一种复杂的计算系统，是基于多台独立的计算机，通过网络互连而形成的一个完整的系统。

它利用了可用空间和计算机多样性，使得一个大型计算机集群可以共同完成具有复杂功能的任务。

分布式系统可以实现计算机间的消息传输，在服务器数量和地理范围上进行扩展。

分布式系统具有多节点分布有线和无线的特点，组成单元的节点数量可以从几个增加到几百甚至数千，并且节点可以是同一位置的物理机，也可以是分布在世界各地的虚拟机或服务器。

分布式系统的特点是，它可以将大量任务分离分发给任务执行服务器，然后将这些任务的执行结果再合并，从而提高整体任务执行效率。

此外，分布式系统也可以非常容易地进行扩展，增加更多服务器，从而支持更多的并发任务执行。

分布式系统的基本原理是通过分配任务，将一个大任务拆分成多个小任务，这些小任务分别被分布到不同的节点上进行处理，最后再将多个节点上完成的结果进行汇总，从而完成整个大任务。

这样，就可以在节点机器之间共享资源，省去了单台机器处理整个任务所需要的时间，同时利用多台节点提高了系统性能，大大提高了任务处理速度。

分布式系统有很多应用场景，如大数据处理、分布式文件系统、云计算和大规模应用程序的建设等。

此外，还可以用于实现更复杂的应用，如科学计算、多媒体流媒体计算和虚拟计算等等。

当前最流行的分布式系统技术包括分布式消息传递协议、分布式存储系统、分布式计算框架和无状态Web应用等。

分布式系统具有多节点分布性、可扩展性、可靠性、安全性、可用性等优点，可以实现更有效率的任务处理，提高系统的可靠性和可用性，提供更多的服务。

然而，分布式系统也存在一些缺点，主要是系统的复杂性和更高的管理成本等。

同时，由于分布式系统中节点之间的网络复杂性，数据之间的传输延迟也会限制系统的性能。

总之，分布式系统是当今计算机技术发展的重要分支，它具有很多优势，可以有效提高计算能力，可以支持更多种复杂的应用，应用场景也很广泛。

当然，在分布式系统中，也存在一些困难和挑战，值得我们去深入研究和开发改进。